基于双流卷积与双中心loss的行为识别研究

• 作者: 崔金龙 毛志强 王毅 马翠红
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 双流卷积网络 中心loss 长短时记(LSTM) 光流图
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 页码范围: 96-100
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

针对行为视频中相似动作类内差异大、类间差异小,识别准确率不高的问题,提出了一种基于双流卷积网络与双中心loss的行为识别方法.该方法首先构建双流卷积网络结构,以C3Dnet模型作为双流结构的基础模型,分别提取多尺度RGB视频帧中的表观短时运动信息和堆叠光流图中的长时运动信息;然后将双流结构提取的深度信息经长短时记忆(LSTM)网络解析后进行特征融合;最后,利用基于双中心loss的2C-softmax目标函数,来最大化类间距离和最小化类内距离,从而实现相似动作的分类与识别.在数据集KTH上的实验结果表明,该方法能够准确识别相似动作,识别准确率可达98.2％,具有很好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马翠红	华北理工大学电气工程学院	60	91	5.0	7.0
2	毛志强	华北理工大学电气工程学院	10	28	2.0	5.0
3	崔金龙	北京交通大学海滨学院	9	12	2.0	3.0
4	王毅	华北理工大学电气工程学院	8	6	1.0	2.0